하이퍼 자동화의 다음 전선 – 기업이 앞서 나갈 수 있는 방법

기업에서 하이퍼 자동화가 아직 널리 보급되지 않았음에도 불구하고, 이미 프로세스 자동화에서 시작하여 AI, 머신 러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA)로 구동되는 상호 연결된 지능형 생태계로 빠르게 발전하고 있습니다. 이것은 기업이 이러한 솔루션을 구현하도록 동기를 부여하는가? 아마도 그렇습니다.

Gartner에 따르면, 거의 3분의 1의 기업이 2026년까지 운영의 절반 이상을 자동화할 것으로 예상됩니다. 이는 2023年的 10%에서 크게 증가한 것입니다. 그러나 하이퍼 자동화가 산업을 혁신하고 이를 수용하는 기업의 수가 증가함에 따라, 많은 조직은 불행히도 여전히 이를 효과적으로 확대하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기업의 20% 미만이 프로세스의 하이퍼 자동화를 마스터했습니다.

따라서 이 기사에서 하이퍼 자동화가 왜 처음부터 발전하는지, 그 구현의 주요 도전 과제는 무엇인지, 그리고 기업이 어떻게 미래를 준비하면서 일반적인 함정을 피할 수 있는지 살펴보겠습니다.

기본 자동화에서 스마트 시스템으로 이동

하이퍼 자동화는 – 용어 자체에서 명백한 것처럼 – AI, ML, RPA 및 기타 기술을 결합하여 자동화를 다음 단계로 끌어올립니다. 이는 기업이 복잡한 작업을 자동화하고,大量의 데이터를 분석하며, 실시간으로 결정할 수 있도록 합니다. 따라서 전통적인 자동화는 개별 작업에 초점을 맞추는 반면, 하이퍼 자동화는 지속적으로 학습하고 개선되는 시스템을 생성합니다.

이전에 언급했듯이, 아직 많은 기업이 이를 통합하지 못했을 수 있습니다. 이는 그들이本当に 필요한 이유를 이해하지 못하기 때문입니다. 그들은 디지털 우선 세계에서 경쟁력을 유지하기 위해 하이퍼 자동화가 필요합니다. 어떻게? 실제로 목록은 khá 길습니다. 비용을 줄이고, 효율성을 높이고, 반복 작업에서 인간의 오류를 최소화하며, 운영을 간소화하며, 규정 준수를 도우며, 고객 경험을 향상시킵니다.

그러나 이미 Gartner의 예측에서 볼 수 있듯이, 2026년까지 거의 3분의 1의 기업이 운영의 절반 이상을 자동화할 것으로 예상되며, 이 변화를 통해 기업이 단순히 자동화된 작업 이상을 원한다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 분석, 학습, 실시간 조정할 수 있는 시스템이 필요합니다.

예를 들어, 기업은 의사 결정 개선을 위해 지능형 자동화(IA)를 사용하고 있습니다. 이는 자동화 플랫폼과 생성형 AI(GenAI)를 통합하여 수동 작업을 줄이고 효율성을 높이는 것을 포함합니다. 에어버스 SE와 Equinix, Inc.와 같은 기업은 이미 구현된 AI 기반 하이퍼 자동화를 통해 재무 프로세스를 크게 줄이고 프로세스를 가속화했습니다.

데이터 볼륨이 증가하고 실시간 의사 결정이 필수적인 상황에서 하이퍼 자동화는 비즈니스 성공에서 핵심 역할을 합니다.

하이퍼 자동화 구현의 도전

전면 자동화의 아이디어는 매력적으로 들리지만, 실제로 채택되는 수준은 여전히 낮습니다. 하이퍼 자동화의 목표를 정의하지 못하는 것 외에도, 자원 부족과 변화에 대한 저항은巨大한 병목 현상이 될 수 있습니다. 또한 새로운 기술을 기존 시스템과 통합하는 복잡성과 인력을 교육하기 위한 상당한 투자가 필요하기 때문에, 이는 상당한 도전 과제를 제기합니다. 이러한 장벽으로 인해 대부분의 기업은 여전히 수동 프로세스와 구식 운영 워크플로에 크게 의존합니다.

그리고 불행히도, 장애물은 여기서 끝나지 않습니다. 하이퍼 자동화를 효과적으로 구현하는 데 어려움을 겪는 또 다른 큰 이유는 나쁨 데이터 문화입니다. 구조화된 데이터 정책과 잘 문서화된 프로세스가 없는 경우, 기업은 워크플로를 정확하게 매핑하는 데 어려움을 겪으며, 이는 자동화만으로 해결할 수 없는 비효율성을 초래합니다. 강력한 데이터 거버넌스 체계가 없는 경우 데이터 품질 문제가 발생할 수 있으며, 이는 자동화된 시스템이 의미 있는 변화를 구현하기 위해 필요한 정확성과 신뢰성을 보장하기 어렵게 만듭니다.

또한 IT 팀은 종종 비즈니스 인프라의 나머지 부분과 별도로 운영되며, 결과적으로 발생하는 관점의 간격은 자동화를 어렵게 만듭니다. 이 간격을 메우기 위해서는 외부 컨설턴트 또는 자동화를 믿고 그것을 실현하는 데 개인적인 이해관계를 가진 내부 팀 구성원이 필요합니다. 예를 들어, 직원은 측정 가능한 결과에 연계된 급여(또는 보너스)를 받을 수 있으며, 자동화를 구동하는 것은 더 큰 효율성과 금전적 보상을 의미합니다.

명확한 마감 기한과 성공 지표도 중요합니다. 정의된 타임라인이 없는 경우, 자동화 노력은 정체되고 의미 있는 결과를 제공하지 못할 가능성이 있습니다. 또한 초기 구현이 성공적이어도, 자동화의 지속적인 유지 보수가 필요합니다. 소프트웨어 업데이트는 매우 빈번하게 발생하므로, 시스템과 올바르게 통합된 상태로 유지하기 위해 이를 따라가야 합니다.

이 점에서,私は 소프트웨어 벤더의 수를 최소화하는 것을 권장합니다. 플랫폼이 많을수록, 모든 상호 연결된 제품에 대한 통제를 유지하기가 더 어렵습니다. 하이퍼 자동화는 자동화된 시스템을 업데이트하고 유지하기 위한 명확한 프로토콜이 있는 기업에서 더 잘 작동합니다.

하이퍼 자동화의 미래: 스타트업이 선도할 것

하이퍼 자동화는 모든 것을 처음부터 구축하는 기업에서 가장 효과적입니다. 이미 구축된 기업은 레거시 시스템에 종종 묶여 있지만, 대규모 예산을 가지고 있으며 광범위한 팀을 고용할 수 있으므로, 이는 더 작은 기업이 쉽게 따라할 수 없는 방식으로 도전 과제를 해결할 수 있습니다. 따라서私は 스타트업이 운영 비용을 줄이는 방법으로 하이퍼 자동화를 점점 더 주도할 것으로 믿습니다.

그러나 양쪽 모두 고객 반응을 주의해야 합니다. 자동화가 고객 경험에 부정적인 영향을 미친다면, 이는 고려해야 할 사항입니다. 현재 고객은 AI 챗봇, 자동화된 답변 및 현대적인 고객 서비스가 제공할 수 있는 많은 다른 것들을 부정적으로 보는 경향이 있습니다. 따라서 필요하지 않은 곳에서 자동화를 강요하는 것은 더 많은 해를 끼칠 수 있습니다.

마지막으로,私は 기업이 하이퍼 자동화를 전사적인 이니셔티브로 다루어야 한다고 권장합니다. 이는 모든 부서가 실제 비즈니스 필요와 최상의 일치로 보장하기 위해 모든 부서를 참여시킵니다. 더 작은 스타트업에서는 더 많은 실험의 여지가 있지만, 더 큰 기업에서는 비용이 많이 드는 실수를 방지하기 위해 구조화된 통제를 설정하는 것을 의미합니다.

하이퍼 자동화는 기술에 관한 것이 아니라, 비즈니스 프로세스에 대한 적응 가능한 접근 방식을 만드는 것임을 기억하는 것이 중요합니다. 이를 성공적으로 구현하는 기업은 경쟁사에 대해 상당한 우위를 점할 것입니다. 하이퍼 자동화는 불가피하지만, 올바른 전략 없이 더 많은 문제를 일으킬 수 있습니다.